論文の概要: Signatures of associative memory behavior in a multi-mode spin-boson model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01004v1
• Date: Mon, 2 Mar 2020 16:34:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 12:21:42.476298
• Title: Signatures of associative memory behavior in a multi-mode spin-boson model
• Title（参考訳）: マルチモードスピンボソンモデルにおける連想記憶の挙動のシグネチャ
• Authors: Eliana Fiorelli, Matteo Marcuzzi, Pietro Rotondo, Federico Carollo, and Igor Lesanovsky
• Abstract要約: 非平衡相互作用するスピン-ボソン系は連想記憶の基本的な性質を模倣できることを示す。 我々は、2つの相、すなわち「常磁性」と「強磁性」の相、およびこれらの状態間の交差挙動を同定する。 ホップフィールド連想記憶の熱力学と類似点と相違点を強調し、強い結合スピンボソン系において「機械学習行動」の要素が実際に現れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spin-boson models can describe a variety of physical systems, such as atoms in a cavity or vibrating ion chains. In equilibrium these systems often feature a radical change in their behavior when switching from weak to strong spin-boson interaction. This usually manifests in a transition from a "dark" to a "superradiant" phase. However, understanding the out-of-equilibrium physics of these models is extremely challenging, and even more so for strong spin-boson coupling. Here we show that non-equilibrium strongly interacting spin-boson systems can mimic some fundamental properties of an associative memory - a system which permits the recognition of patterns, such as letters of an alphabet. Patterns are encoded in the couplings between spins and bosons, and we discuss the dynamics of the spins from the perspective of pattern retrieval in associative memory models. We identify two phases, a "paramagnetic" and a "ferromagnetic" one, and a crossover behavior between these regimes. The "ferromagnetic" phase is reminiscent of pattern retrieval. We highlight similarities and differences with the thermal dynamics of a Hopfield associative memory and show that indeed elements of "machine learning behavior" emerge in strongly coupled spin-boson systems.
• Abstract（参考訳）: スピンボーソンモデルは、キャビティ内の原子やイオン鎖の振動など、様々な物理系を記述することができる。 平衡において、これらの系は弱いスピン-ボソン相互作用から強いスピン-ボソン相互作用に切り替える際の行動に急激な変化を呈することが多い。 これは通常、"ダーク"から"超ラジアン"相への遷移で現れる。 しかし、これらのモデルの平衡外物理学を理解することは極めて困難であり、さらに強いスピン-ボーソンカップリングについても同様である。 ここでは,非平衡な強く相互作用するスピンボソン系が,アルファベットの文字などのパターン認識を許容する連想記憶の基本特性を模倣できることを示す。 スピンとボーソンのカップリングでパターンを符号化し,連想記憶モデルにおけるパターン検索の観点からスピンのダイナミクスを考察する。 我々は、2つの相、すなわち「常磁性」と「強磁性」の相、およびこれらの状態間の交差挙動を同定する。 強磁性」相はパターン検索を連想させる。 ホップフィールド連想メモリの熱力学との類似性と相違を強調し、強結合スピンボーソン系において実際に「機械学習行動」の要素が出現することを示す。

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